S:
Aynı makine öğrenme araçları hem perakende hem de üretim işletmeleri için kullanılabilir mi?
A:Hem perakende hem de imalat işletmeleri için makine öğrenme araçlarının uyarlanması söz konusu olduğunda, bazı önemli benzerlikler vardır, ancak temel farklılıklar da vardır.
Perakendecilikte, makine öğrenim araçlarının ve süreçlerinin büyük çoğunluğu satış ve müşteriye dönük girişimlere yöneliktir. Şirketler, makine öğreniminin muazzam gücünü, satmalarını sağlayan, dönüşümü artıran ve dolayısıyla kar sağlayan verileri araştırmak için kullanırlar. Makine öğrenimi ve yapay zeka arasındaki çizgiyi aşan mükemmel bir örnek, alışveriş sepetini terk etme konusunda müşteriye ulaşmaktır. Bir alışveriş sepetindeki ürünleri terk eden müşterilere aktif olarak ulaşan araç setleri genellikle yapay zeka araçları olarak sınıflandırılır, ancak insan odaklı sistemleri geliştirmek için verileri basitçe toplayan ve analiz eden diğer araçlar, perakende satışa uygulanan makine öğrenimine örnektir.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
İmalatta, makine öğrenimi ortamı biraz farklı görünüyor. Makine öğrenimi, fiziksel malların üretimi ve üretimi için birkaç benzersiz yolla uygulanır. İmalatta makine öğrenmesinin değerinin çoğu tedarik zincirlerinin işlenmesinde uygulanır. Makine öğrenimi, bakım, onarım ve revizyon (MRO) süreçlerini ve ayrı veya seri üretim öğelerinin inşası, paketlenmesi veya montajının diğer yönlerini bilgilendirecektir. Diğer bir deyişle, imalattaki en değerli makine öğrenim araçlarının çoğu, müşterilere değil, mükemmel “akıllı fabrika” in inşa edilmesine ve fiziksel süreçlerin iyileştirilmesine yönelik olarak atölyeye yöneliktir. (Bu Forbes makalesi, makine öğreniminin üretimi hızlı bir şekilde ve temel yollarla değiştirmenin on yolunu özetleyen sadece bir örnektir.) Aksine, perakende makine öğrenim araçları çoğunlukla “akıllı satış katı” ve ticaretin büyük bir kısmını hedeflemektedir. artık çevrimiçi veya dijital platformlar aracılığıyla gerçekleşiyor.
Bununla birlikte, perakende işletmeleri, örneğin envanter gibi fiziksel süreçleri işlemek için makine öğrenme araçlarını da kullanabilir. Envanter yönetiminde, makine öğrenimi tahmin edicileri perakende şirketlerinin yalnızca ihtiyaç duydukları envanteri belirli bir zamanda muhafaza ederek ve depo ve depolama işlemlerini çok daha verimli hale getirerek muazzam miktarlarda para biriktirmelerine yardımcı olabilir. Bununla birlikte, perakendecilikte makine öğreniminin büyük bir değeri hala satış için karar desteğine, derin veri toplama ve analiz uygulamalarına dayanan müşteri hakkında daha fazla bilgi edinmeye, demografik bilgileri ve kişisel bilgileri incelemeye ve son derece değerli satış zekası elde etmeye odaklanmaktadır.
Sonuç olarak, güçlü yapay zekâ habercisi olarak, makine öğrenimi ve derin öğrenme araçları basitçe “akıllı” dır. İster coğrafi, fiziksel alanda veya dijital olsun, verileri toplar ve tanımlanmış bazı kavramların bütünsel bir resmini sunarlar. ortamı. Farklı endüstriler makine öğreniminin gücünü farklı şekillerde kullanır. Perakendecilikte makine öğrenimi ile imalatta makine öğrenimi arasındaki fark, işletmelerin ihtiyaçlarını nasıl belirlediklerine ve makine öğrenme teknolojilerini buna göre nasıl benimsediklerine dair açık bir örnektir.
